【摘 要】
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常规演化算法中,通常用一个种群实现优化,会出现全局搜索(慢收敛)或早熟收敛,参数设置复杂,影响了其应用性能。而利用多群体间的分工搜索可以更有效地解决实际应用中全局搜索
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常规演化算法中,通常用一个种群实现优化,会出现全局搜索(慢收敛)或早熟收敛,参数设置复杂,影响了其应用性能。而利用多群体间的分工搜索可以更有效地解决实际应用中全局搜索和快速收敛之间的矛盾,该思想已为团队进步算法(TPA)所证实。本文以差分演化(DE)算法为基础,将TPA中的分工搜索机制引入其中,提出了两种双群体差分演化算法,即双群体差分进化算法(DPDE)和双群体混合差分进化算法(DPHDE)。前者将DE算法结合双群体分工搜索原理实现了全局搜索和快速收敛的性能,后者则进一步结合了粒子群(PSO)算法中粒子的记忆特性,实现了快速寻优并全局收敛的性能。经数值试验表明,DPDE算法和DPHDE算法都具有全局寻优能力强,收敛速度快,计算量少等优势性能,两者相比又表明了DPDE算法稳定性高,参数设置简单,而DPHDE则在收敛速度和计算量方面更具优势。将所提算法应用于等距直线阵方向性图综合中计算唯幅优化算例,从算例1中获得了将副瓣电平降低到同样的值两个新算法较DE算法需要更少计算量的结果,而从算例2中获得了将零陷和副瓣电平两项指标达到同样的效果所提算法较DE算法更具优势,所需计算量更少。
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